中国地质大学(武汉)导师教师师资介绍简介-钟志

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本站小编 Free考研考试/2021-07-31

的个人主页 http://grzy.cug.edu.cn/zhongzhi
教授（特聘）博士生导师硕士生导师

性别 : 男
出生年月 : 1990年09月13日
毕业院校 : 西弗吉尼亚大学
学历 : 博士研究生
学位 : 哲学博士学位
在职信息 : 在职
所在单位 : 资源学院
入职时间 : 2020年01月01日
学科 : 石油工程地质学
办公地点 : 文华楼305
联系方式 : 电话：**
Email :

个人简介
钟志，男，甘肃张掖人，博士，中国地质大学（武汉）资源学院石油工程系特任教授，博士生导师，中国地质大学（武汉）“****”入选者。2012年，本科毕业于中国地质大学（武汉）石油地质专业，2017年，博士毕业于西弗吉尼亚大学地质系石油地质专业，之后在堪萨斯大学石油工程系和得克萨斯州大学奥斯汀分校经济地质调查局从事博士后研究。2020年进入中国地质大学（武汉）资源学院石油工程系工作，主要从事储层表征，人工智能和油藏数值模拟等方面的教学及科研工作。现共署名发表SCI学术论文16篇，其中以第一作者在 SPE Journal，Journal of Petroleum Science and Engineering, JGR:Solid Earth,Water Resources Research、Geophysics、 Journal of Hydrology 、International Journal of Greenhouse Gas Control, Fuel, Interpretation等国际期刊上发表论文11篇。

教育经历
[1] 2008.9--2012.7 中国地质大学（武汉）资源勘查工程大学本科学士学位

[2] 2013.1--2017.5 西弗吉尼亚大学资源勘查工程博士研究生哲学博士学位

工作经历
[1] 2017.5--2018.5堪萨斯大学化学与石油工程学院博士后博士后
[2] 2018.5--2019.12得克萨斯州大学奥斯汀分校经济地质调查局（BEG) 博士后
[3] 2020.1--至今中国地质大学（武汉）资源学院特任教授

研究方向
[1] 人工智能
[2] 三维地质建模
[3] 数值模拟
[4] 二氧化碳封存
[5] 枯竭油藏地下储气库储能评价

教师其他联系方式
[1] 邮编 :
[2] 传真 :
[3] 通讯/办公地址 :
[4] 办公室电话 :
[5] 移动电话 :
[6] 邮箱 :

油田大数据

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教授（特聘）博士生导师硕士生导师

性别 : 男
出生年月 : 1990年09月13日
毕业院校 : 西弗吉尼亚大学
学历 : 博士研究生
学位 : 哲学博士学位
在职信息 : 在职
所在单位 : 资源学院
入职时间 : 2020年01月01日
学科 : 石油工程地质学
办公地点 : 文华楼305
联系方式 : 电话：**
Email :

科学研究当前位置: 中文主页 >> 科学研究
研究领域

（1）储层表征:多尺度储层表征技术，岩心尺度CT扫描、测井解释、三维地震人工智能处理和解释；
（2）油藏数值模拟：常规、非常规数值模拟，自动历史拟合软件开发；
（3）油田大数据：基于人工智能算法的替代模拟设计，主要包括算法和数据结构设计；
（4）CO2封存、天然气储气库：枯竭油气藏CO2封存以及天然气储气库地质-工程评价；

科研项目

基于深度学习的自动历史拟合方案设计, 省、市、自治区科技项目, 在研, 湖北省科研项目

著作成果

论文成果
More>>

Zhong, Zhi; Sun, Alexander Y; Wang, Yanyong; Ren, Bo; Predicting field production rates for waterflooding using a machine learning-based proxy modelJournal of Petroleum Science and Engineering**20Elsevier
Zhong, Zhi; Sun, Alexander Y; Wu, Xinming; Inversion of Time‐Lapse Seismic Reservoir Monitoring Data Using CycleGAN: A Deep Learning‐Based Approach for Estimating Dynamic Reservoir Property ChangesJournal of Geophysical Research: Solid Earth1253e2019JB
Takbiri-Borujeni, Ali; Kazemi, Mohammad; Liu, Siyan; Zhong, Zhi; Molecular simulation of enhanced oil recovery in shaleEnergy Procedia1586Elsevier
Sun, Alexander Y; Zhong, Zhi; Jeong, Hoonyoung; Yang, Qian; Building complex event processing capability for intelligent environmental monitoringEnvironmental Modelling & Software1166-Jan2019Elsevier
Liu, Siyan; Zhong, Zhi; Takbiri-Borujeni, Ali; Kazemi, Mohammad; Fu, Qinwen; Yang, Yuhao; A case study on homogeneous and heterogeneous reservoir porous media reconstruction by using generative adversarial networksEnergy Procedia1586Elsevier
Sun, Alexander Y; Scanlon, Bridget R; Zhang, Zizhan; Walling, David; Bhanja, Soumendra N; Mukherjee, Abhijit; Zhong, Zhi; Combining physically based modeling and deep learning for fusing GRACE satellite data: Can we learn from mismatch?Water Resources Research5521

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性别 : 男
出生年月 : 1990年09月13日
毕业院校 : 西弗吉尼亚大学
学历 : 博士研究生
学位 : 哲学博士学位
在职信息 : 在职
所在单位 : 资源学院
入职时间 : 2020年01月01日
学科 : 石油工程地质学
办公地点 : 文华楼305
联系方式 : 电话：**
Email :

研究领域当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 研究领域
（1）储层表征:多尺度储层表征技术，岩心尺度CT扫描、测井解释、三维地震人工智能处理和解释；
（2）油藏数值模拟：常规、非常规数值模拟，自动历史拟合软件开发；
（3）油田大数据：基于人工智能算法的替代模拟设计，主要包括算法和数据结构设计；
（4）CO2封存、天然气储气库：枯竭油气藏CO2封存以及天然气储气库地质-工程评价；

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性别 : 男
出生年月 : 1990年09月13日
毕业院校 : 西弗吉尼亚大学
学历 : 博士研究生
学位 : 哲学博士学位
在职信息 : 在职
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入职时间 : 2020年01月01日
学科 : 石油工程地质学
办公地点 : 文华楼305
联系方式 : 电话：**
Email :

论文成果当前位置: 中文主页 >> 科学研究 >> 论文成果
[1] Zhong, Zhi; Sun, Alexander Y; Wang, Yanyong; Ren, Bo; Predicting field production rates for waterflooding using a machine learning-based proxy modelJournal of Petroleum Science and Engineering**20Elsevier
[2] Zhong, Zhi; Sun, Alexander Y; Wu, Xinming; Inversion of Time‐Lapse Seismic Reservoir Monitoring Data Using CycleGAN: A Deep Learning‐Based Approach for Estimating Dynamic Reservoir Property ChangesJournal of Geophysical Research: Solid Earth1253e2019JB
[3] Takbiri-Borujeni, Ali; Kazemi, Mohammad; Liu, Siyan; Zhong, Zhi; Molecular simulation of enhanced oil recovery in shaleEnergy Procedia1586Elsevier
[4] Sun, Alexander Y; Zhong, Zhi; Jeong, Hoonyoung; Yang, Qian; Building complex event processing capability for intelligent environmental monitoringEnvironmental Modelling & Software1166-Jan2019Elsevier
[5] Liu, Siyan; Zhong, Zhi; Takbiri-Borujeni, Ali; Kazemi, Mohammad; Fu, Qinwen; Yang, Yuhao; A case study on homogeneous and heterogeneous reservoir porous media reconstruction by using generative adversarial networksEnergy Procedia1586Elsevier
[6] Sun, Alexander Y; Scanlon, Bridget R; Zhang, Zizhan; Walling, David; Bhanja, Soumendra N; Mukherjee, Abhijit; Zhong, Zhi; Combining physically based modeling and deep learning for fusing GRACE satellite data: Can we learn from mismatch?Water Resources Research5521
[7] He, Qin; Bruno, Jonathan; Zhong, Zhi; Controlling Factors of Shale Gas Production: What can Artificial Intelligence Tell Us?SPE Eastern Regional Meeting2019Society of Petroleum Engineers
[8] Zhong, Zhi; Carr, Timothy R; Wu, Xinming; Wang, Guochang; Application of a convolutional neural network in permeability prediction: A case study in the Jacksonburg-Stringtown oil field, West Virginia, USAGeophysics846B363-B**Society of Exploration Geophysicists
[9] Zhong, Zhi; Sun, Alexander Y; Jeong, Hoonyoung; Predicting co2 plume migration in heterogeneous formations using conditional deep convolutional generative adversarial networkWater Resources Research5575
[10] Zhong, Zhi; Sun, Alexander Y; Yang, Qian; Ouyang, Qi; A deep learning approach to anomaly detection in geological carbon sequestration sites using pressure measurementsJournal of hydrology573Elsevier
[11] Zhong, Zhi; Liu, Siyan; Carr, Timothy R; Takbiri-Borujeni, Ali; Kazemi, Mohammad; Fu, Qinwen; Numerical simulation of Water-alternating-gas Process for Optimizing EOR and Carbon StorageEnergy Procedia1586Elsevier
[12] Zhong, Zhi; Carr, Timothy R.; Geostatistical 3D geological model construction to estimate the capacity of commercial scale injection and storage of CO2 in Jacksonburg-Stringtown oil field, West Virginia, USAInternational Journal of Greenhouse Gas Control8061-752018Elsevier
[13] Zhong, Zhi; Carr, Timothy R; Application of a new hybrid particle swarm optimization-mixed kernels function-based support vector machine model for reservoir porosity prediction: A case study in Jacksonburg-Stringtown oil field, West Virginia, USAInterpretation71T97-T**Society of Exploration Geophysicists and American Association of Petroleum？…
[14] Zhong, Zhi; Liu, Siyan; Kazemi, Mohammad; Carr, Timothy R; Dew point pressure prediction based on mixed-kernels-function support vector machine in gas-condensate reservoirFuel232Elsevier
[15] Zhong, Zhi; Carr, Timothy R; Application of mixed kernels function (MKF) based support vector regression model (SVR) for CO2–Reservoir oil minimum miscibility pressure predictionFuel184Elsevier

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